The Desirability Optimization Methodology; a Tool to Predict Two Antagonist Responses in Biotechnological Systems: Case of Biomass Growth and Hyoscyamine Content in Elicited Datura starmonium Hairy Roots
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of the desirability function approach combined with the response surface methodology (RSM), also called Desirability Optimization Methodology (DOM), has been successfully applied to solve medical, chemical, and technological questions. It is particularly efficient for the determination of the optimal conditions in natural or industrial processes involving different factors leading to the antagonist responses. OBJECTIVES: Surprisingly, DOM has never been applied to the research programs devoted to the study of plant responses to the complex environmental changes, and thus to biotechnological questions. MATERIALS AND METHODS: strain, subjected to the jasmonate treatments. RESULTS: Antagonist effects on the growth and tropane alkaloid biosynthesis are confirmed. With a limited number of experimental conditions, it is shown that 0.06 mM jasmonic acid (JA) applied for 24 h leads to an optimal compromise. Hyoscyamine levels increase by up to 290% after 24 h and this treatment does not significantly inhibit biomass growth. CONCLUSIONS: It is thus demonstrated that the use of DOM can efficiently - with a minimized number of replicates - leads to the optimization of the biotechnological processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».